第六章 非線性優化 1. 理解最小二乘法的含義和處理方式。2. 理解 Gauss-Newton, Levenburg-Marquadt 等下降策略。3. 學習 Ceres 庫和 g2o 庫的基本 ...
第四講 李群與李代數 感覺SLAM十四講真的是深入淺出。第四講是李群和李代數,為什么要引入這個概念呢 在SLAM中位姿是未知的,我們需要解決 什么樣的相機位姿最符合當前觀測數據 ,一種典型的方式是把它構建成一個優化問題,求解最優的R,t,使誤差最小化。但旋轉矩陣自身帶有約束 正交且行列式為 ,給優化帶來困難。通過李群李代數可以將問題轉化為無約束的優化問題。 . 李群李代數基礎 例 :特殊正交群S ...
2019-09-17 14:06 3 1829 推薦指數:
第六章 非線性優化 1. 理解最小二乘法的含義和處理方式。2. 理解 Gauss-Newton, Levenburg-Marquadt 等下降策略。3. 學習 Ceres 庫和 g2o 庫的基本 ...
1. 理解圖像特征點的意義, 並掌握在單幅圖像中提取出特征點,及多幅圖像中匹配特征點的方法。2. 理解對極幾何的原理,利用對極幾何的約束,恢復出圖像之間的攝像機的三維運動。3. 理解 PNP 問題,及 ...
CH1: clion的使用 斷點設置之后,逐行執行 (Step Into) ( F7 ),逐函數執行 (Step Over) ( F8 ),注意0和O在clion中的顯示區別,0是中間有個點的,O ...
第三章主要是三維空間剛體運動描述方式:旋轉矩陣,變換矩陣,四元數、歐拉角以及Eigen庫的使用。由於本周時間比較緊,看的比較粗略,如有錯誤還請不吝賜教,不勝感激。 下面記錄以散碎的知識點為主 ...
1.設線性⽅程 Ax = b,在 A 為⽅陣的前提下,請回答以下問題:1. 在什么條件下,x 有解且唯⼀? 非齊次線性方程在A的秩與[A|B]的秩相同時方程有解,當R(A)=R(A,B)=n時方程有 ...
github地址:https://github.com/gaoxiang12/slambook2/tree/master/ch13 雙目視覺里程計 頭文件 所有的類都在myslam命名空間中 1.common_include.h 定義常用的頭文件、EIgen矩陣格式 ...
對這個的學習一直都在,感覺到了這本書很強大呀!!! ch2---安裝ubuntu;安裝kdevelop。 ch3---安裝eigen3---幾何模塊;安裝Pangolin可視化。 ch4--- ...
ch8-視覺里程計2 主要目標:1.理解光流法跟蹤特征點的原理 2.理解直接法是如何估計相機位姿的 3.使用g2o進行直接法的計算 本講我們將介紹直接法的原理,並利用g2o實現直接法中的一些核心算法。 特征點法的缺點: 1)關鍵點 ...